मशीन लर्निंग में सिग्मॉइड फ़ंक्शन को समझना
सिग्मॉइड फ़ंक्शन, जिसे लॉजिस्टिक फ़ंक्शन के रूप में भी जाना जाता है, किसी भी वास्तविक-मूल्यवान संख्या को 0 और 1 के बीच के मान पर मैप करता है। इसे इस प्रकार परिभाषित किया गया है:
सिग्मॉइड(x) = 1 / (1 + exp(-x))
जहां exp है घातांक प्रकार्य। सिग्मॉइड फ़ंक्शन में एक एस-आकार का वक्र होता है, जहां आउटपुट 0 से शुरू होता है, पहले धीरे-धीरे बढ़ता है, फिर इनपुट बढ़ने पर और अधिक तेजी से बढ़ता है, 1 पर समतल होने से पहले। यह एस-आकार का वक्र सिग्मॉइड को बाइनरी परिणामों को मॉडल करने की अनुमति देता है, जैसे सफलता या विफलता, हां या नहीं, आदि के रूप में। सिग्मॉइड फ़ंक्शन के मशीन लर्निंग में कई अनुप्रयोग हैं, विशेष रूप से लॉजिस्टिक रिग्रेशन में, जहां इसका उपयोग एक या अधिक भविष्यवक्ता चर के आधार पर बाइनरी परिणाम की संभावना को मॉडल करने के लिए किया जाता है। इसका उपयोग तंत्रिका नेटवर्क में भी किया जाता है, जहां इसका उपयोग मॉडल में गैर-रैखिकता लाने और मॉडल को इनपुट और आउटपुट के बीच अधिक जटिल संबंधों को सीखने में मदद करने के लिए किया जाता है।
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